来源《计算机工程与应用》北大核心期刊，CSCD数据库。影响因子：2.348简介图像去雾算法是以满足特定场景需求，突出图片细节并增强图片质量为目的的图像分析与处理方法。在雾霾天气下，造成了户外图像采集设备捕获的图像清晰度和对比度大幅下降，甚至会造成图像色彩偏移、细节大量丢失的现象。从图像处理原理角度将算法分为三类：基于物理模型基于非物理模型基于深度学习基于物理模型的去雾算法考虑雾的成像原理，考虑光的
转载
2023-08-18 19:48:59
124阅读
在图像去雾这个领域，几乎没有人不知道《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》这篇文章，该文是2009年CVPR最佳论文。作者何凯明博士，2007年清华大学毕业，2011年香港中文大学博士毕业，可谓是功力深厚，感叹于国内一些所谓博士的水平，何这样的博士才可以真正叫做Doctor。&nbs
# 图像去雾算法简介及其Python实现
图像去雾是一种图像处理技术，主要用于改善在雾霾等天气条件下获取的图像质量。雾霾会造成图像模糊，降低对比度，影响视觉效果，因此去雾算法在数字图像处理中显得尤为重要。本文将介绍图像去雾的基本原理，并提供一个Python代码示例以便读者理解。
## 图像去雾的基本原理
在雾天，图像中增加的散射会导致我们观察到的物体颜色变淡。通过去雾算法，我们可以恢复图像的
# Python图像去雾算法简介
在计算机视觉领域，图像去雾（Image Dehazing）是一项重要的技术。雾霾和其他大气散射现象会显著降低图像的清晰度和可视性，这对于自动驾驶、监控摄像头等应用场景造成了一定的挑战。通过合适的去雾算法，我们可以复原出更清晰、更真实的图像。本文将介绍一种基于Python的图像去雾算法，并结合示例代码帮助读者理解其中的实现原理。
## 图像去雾的原理
雾霾的形
原创
2024-09-14 05:53:55
314阅读
一、定义因为雾霾的影响，在雾天条件下拍摄到的图像导致图像
原创
2022-11-10 10:09:32
600阅读
念头在对靶果园喷雾中，对图像的预处理上可以进行去雾及去雨算法，在进行激光图像及实际图像匹配时或许有用 去雾算法了解到2009年何凯明博士发表的《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》，这篇论文是2009年CVPR最佳论文，作者何凯明博士，2007年清华大学毕业，2011年香港中文大学博士毕业。背景关于去雾，介绍下背景： 在计算机图形学
转载
2023-11-14 19:21:07
608阅读
MATLAB图像去雾算法一、课题意义雾天时，弥漫在空中的雾气模糊了人们的视线，使得景物的能见度大幅降低，给人们的生产生活带来了严重的影响。雾天获得的图像受到严重退化，不仅模糊不清，对比度降低，而且彩色图像还会出现严重的颜色偏移与失真，比如沙尘暴天气获得的图像往往出现严重的泛红现象。这大大降低了图像的应用价值，将给户外图像采集和处理系统带来很大的困难，甚至无法正常工作，对生产和生活等各方面造成了极
转载
2024-01-05 21:54:18
35阅读
图像去雾算法图像去雾算法研究综述 （ 魏红伟 ，田 杰 ，肖卓朋 ） 图像去雾算法的综述及分析（王道累， 张天宇）一. 基于图像增强的去雾算法1. 直方图均衡化 （1）直方图均衡化算法（HE）：通过对图像的像素值进行非线性的拉伸，重新分配 像素值使之更加均匀，从而使原图像上灰度分布相对集中的部分对比度得到增强，而分布相对稀疏的部分对比度降低，处理后图像的直方图将会呈现出比较平缓的状态，实现直观上的
转载
2023-10-23 12:49:25
168阅读
一、课题背景雾，在很大程度上会降低能见度，因此在此情况下拍摄的图像对比度也会受到严重的影响。尤其是在智能化的今天，对于交通领域的影响表现的尤为明显。因此，找到应对这种自然现象造成的图像对比度减弱问题的解决办法对于整个领域的发展是非常有现实意义的。近年来，随着互联网技术的不断发展，关于图像处理方面的技术也趋于成熟，特别是在户外视觉方面的进步也尤为突出。其已经不仅仅局限在户外，在其他领域也有所涉及。M
Kaiming早在09年以MSRA实习生的身份获得CVPR
原创
2022-11-10 10:09:26
672阅读
研究图像去雾技术有一段时间，阅读很多文献以及实现了很多算法。因此将个人对图像去雾技术的理解写成这篇文章，避免自己忘记，以及跟广大网友交流学习。1、概述 图像去雾的研究算法有很多，但是主要分为两类：基于图像增强的去雾算法和基于图像复原的去雾算法。基于图像增强的去雾算法去除图像的噪声，提高图像的对比度，从而恢复出无雾清晰视频。具有代表性的图像增强去雾算法有： 1. 直方图均衡化（HE），自适应
转载
2023-11-13 11:08:52
75阅读
王昕, 孙莹莹, 李影昉. 图像和视频的快速去雾算法研究[J]. 影像科学与光化学, 2016, 34(1): 82-87.
WANG Xin, SUN Yingying, LI Yingfang. Fast Haze Removal for Real-time Image and Video[J]. Imaging Science and Photo
转载
2024-08-21 22:46:12
89阅读
简要介绍了图像去雾算法的思路，并实现了一种改进算法。
1.简介。 严格的来说，去雾也是对比度增强的一种。但是用常见的对比度增强以及直方图均衡的算法根本达不到良好的效果。这方面最近比较好的工作就是He kaiming等提出的Dark Channel方法。这篇论文也获得了2009的CVPR最佳论文奖。 文章标题：
转载
2023-07-24 15:54:05
122阅读
一坑未平，一坑又起。前阵子研究的Ocr检测+识别算法算是告一段落。整体来说目前相关算法效果算是不错的了，通用于身份证通行证等各类证件识别，车票识别，彩票，发票等各类票据识别，车牌识别，温度仪表盘等。 接下来即将进行的工作是图像去去除雨滴，去雾，去除噪声，去尘土和去模糊等都是这一类的，图像复原（低级图像处理/视觉任务）。采用生成对抗网络和感知损失
转载
2024-04-05 21:58:40
394阅读
Kaiming He, Jian Sun, Xiaoou Tang. Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior大致内容是提出了一个叫做暗原色先验的东西来对有雾图像进行处理，十分巧妙，有兴趣者可以看看。这里使用OpenCV实现文中的去雾算法，然而论文提到的soft matting未在本程序中实现。代码如下：#include<iostr
转载
2024-07-30 16:08:30
55阅读
很多人都认为retinex和暗通道去雾是八杆子都打不着的增强算法。的确，二者的理论、计算方法都完全迥异，本人直接从二者的公式入手来简单说明一下，有些部分全凭臆想，不对之处大家一起讨论。 首先，为描述方便，后面所有的图像都是归一化到[0,1]的浮点数图像。 Retinex的公式就是：J=I/L &
转载
2024-05-21 08:00:34
84阅读
引言: 在雾、霾之类的恶劣天气下，采集的图像质量会由于大气散射而严重降低, 使图像颜色偏灰白色, 对比度降低, 物体特征难以辨认。所以 需要图像去雾技术来增强或修复, 以改善视觉效果。目前图像去雾方法主要可以分为两大类: （1）基于图像处理的增强方法。这种方法通过对雾天图像进行增强, 改善图像质量。其优点是可以利用已有的成熟图像处理算法进行针对性运用, 增强图像的对比度, 突出图像中景物
转载
2024-04-22 20:26:46
164阅读
毕设期间对python图像去雾的学习与总结近年来，雾霾越来越严重，导致户外获取的图像严重退化，何如将户外获取的有雾图像复原成高质量的清晰图像，已成为众多研究者的共同目标。常用的图像去雾方法有以下几种：1.暗通道去雾2.色阶调整去雾3.直方图均衡化4.Retinex何凯明博士–暗通道去雾算法原理：暗通道处理是一个假设， 在绝大多数非天空的局部区域里，某一些像素总会有至少一个颜色通道有很低的值。换言之
转载
2023-09-17 01:00:19
235阅读
一.图像去雾随着社会的发展，环境污染逐渐加剧，越来越多的城市频繁出现雾霾，这不仅给人们的身体健康带来危害，还给那些依赖图像信息的计算机视觉系统造成了不良影响，因为在雾天采集到的图像对比度和饱和度均较低，颜色易发生偏移与失真等。因此，寻找一种简单有效的图像去雾方法，对计算机视觉的后续研究至关重要。该部分主要从下列几篇论文摘取对图像去雾算法进行普及，引用及参考中文论文：魏红伟, 等. 图像去雾算法研究
转载
2024-06-28 20:01:50
274阅读
文章目录前言一、主观评价二、客观评价1.PSNR1.PSnr python代码实现2、SSIM(Structure Similarity Index Measure) 结构衡量指标1、Luminance2、Contrast3、Structure4、ssim5、python代码实现：3、MSE1.基本概念1.python中实现 有相应的api4、后续补充 均有api 前言评价一个去雾算法的好坏，常
